Sistema de optimización de parámetros para la detección de objetos en tiempo real

Resumen

El objetivo de este artículo es describir los hallazgos sobre el prototipo para asistir a personas no videntes. La metodología principal aplicada para construir un sistema inteligente compuesto de modelos de machine learning que detecte y reconozca múltiples objetos consiste en la aplicación de los siguientes pasos: “Generación sistemática y protocolizada de datos a partir de material audiovisual” o en otras palabras la creación de videos y obtención de imágenes; “Pre Procesamiento” del material obtenido; y “Entrenamiento del modelo neuronal con las imágenes”.

El alcance de las actividades realizadas incluye evaluación de eficiencia, compilación de datos sobre video, segmentación de imágenes, minería y procesamiento de datos, y etiquetación. Este trabajo también evalúa y describe ciertas técnicas y procedimientos utilizados para crear modelos con un grado alto de eficiencia en detección de patrones. Los algoritmos planteados tienen carácter liviano y veloz, este requerimiento es necesario para ser utilizados en celulares estándares usados por los videntes para proveer información significativa y además de poder realizar pequeños análisis de los resultados. La idea de este estudio es sobre las metodologías, estrategias empleadas para desarrollar un modelo eficiente para reconocimiento de patrones.